压缩感知理论在信息整合信号重构上的应用

摘要

传统的香农—耐奎思特采样定律指出,想要将模拟信号进行准确的重构,其采样频率的数值不能处于信号频谱最高频率的2倍以下.根据这一理论体系,人们在日常生活中巨大的信息需求量致使采样数据量过于庞大,在信息数据的分析、传输以及储存的过程中极为不便,也给信息的有效传播带来了非常不利的影响.压缩感知理论有效的利用信息能够被稀疏表示的这一特征,能够在远低于信号频率的情况下对信号进行采集,并对原始信号进行重构.该理论不仅在香侬理论基础上的一次大的突破,而且其对于其他领域也带来了十分重要的影响.本文重点论述了压缩感知理论在信息整合信号重构上的主要步骤,并且对其在其他领域中的有效应用进行了深入的探讨.